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EI检索方法的概念设计
文章来源:邓编辑 时间:2013-1-17

    为了有效地了解语言学研究的最新进展,在线EI检索也已成为语言学研究者的首选文献EI检索方法。从信息交换的角度看,文献EI检索是EI检索者与编辑者之间的信息对话。EI检索者力求通过各式媒介从编辑者那里索取信息,编辑者则以某种传播途径为EI检索者提供信息。在网络EI检索中存在EI检索者与计算机系统之间对文献信息的认知取向差异。因此,人机之间建构出各不相同的信息结构,而这种人机对话与语言学有直接的关系。有时,不同的信息结构直接导致EI检索主题与EI检索结果的认知偏离。

    这种人机之间各执一词的EI检索状态容易执一词息的认知取向差异,ywords产生了漏检、误检等诸多EI检索失误现象。针对数据库和网络搜索中语言学关键词EI检索的认知偏离,本研究指出EI检索者和编辑者在知识框架中存在整体性差异,而其个体性差异往往导致对典型信息的类型维度的认同差异,在此前提下的认知偏离最终导致语言学研究信息EI检索失误的出现。知识框架的相互差异一般说来,框架是建筑工程中由纵向和横向材料联结而成的结构。知识框架因袭建筑学框架概念的基本内涵,比喻事物的轮廓或主要组织、结构。日常行为活动过程中,人们选择什么样的行为方式往往取决于对思维模式的认同程度。

    引言面临重大突发事件应急响应的需求,建立并运用高效、精确和智能的信息提取及EI检索技术势在必行。譬如,在汶川、玉树地震的救灾抢险过程中,如何快速、智能和准确地在海量的卫星遥感及航空遥感图像数据库中EI检索、定位和提取实时的灾情信息,以最大限度地降低人员伤亡、财产损失、生态环境污染与破坏等则显得尤为关键和重要。图像EI检索研究相继经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程,也就是从传统的文本关键词的查询,发展到基于内容的图像EI检索。

    而目前的方法主要针对视觉低层次特征、对象层特征或者语义层次特征等单一层次特征进行EI检索,因此,无法准确和有效实现各领域用户所需信息的智能快速提取。多特征是指从高到低表达遥感图像的多层次、多种类型的特征,主要包括:颜色、纹理、形状、光谱等视觉特征、目标对象特征,目标对象之间的关系及其背景环境特征,以及表征洪灾、城市扩张等的时序和语义等特征。因此,本文针对基于“关键字找图”的传统图像EI检索方法和目前基于内容的图像EI检索方法中存在的缺陷和关键问题,在对国内外多特征遥感图像EI检索的研究进展进行综合分析的基础上。

                                                                                                                         
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